ドキュメントの概要エージェント テンプレートのCopilot チューニング (早期アクセス プレビュー)

ドキュメント概要エージェント テンプレートは、organizationの音声、優先順位、品質基準を反映した概要を生成するのに役立ちます。 Copilot チューニングを使用すると、毎回プロンプトを書き換えることなく、特定の対象ユーザー、目的、トーン、長さにサマリーを適応するようにエージェントを構成できます。

この機能は、エグゼクティブ ブリーフィング、法務およびコンプライアンス レビュー、教育、医療ドキュメント、社内コミュニケーション、ビジネス開発などのシナリオに役立ちます。 チームがサマリーを生成する方法を標準化することで、時間を節約し、意思決定を改善し、一貫した結果を提供できます。

エージェントが実行できること

ドキュメント概要エージェント テンプレートを使用すると、次のことができます。

• トーン、対象ユーザー、目的、長さ、フォーカス領域に対して指定した指示に基づいて、サポートされているファイルからサマリーを生成します。
• 目標とコンテキストを調整して、特殊な要約エージェントを作成します。
• organization独自のデータを使用してエージェントをさらに微調整し、シナリオの関連性、一貫性、および要約品質を向上させます。

微調整を有効にすると、エージェントは次のことができます。

• 高品質な例に基づいて、最も重要な情報について説明します。
• 要約の目標とルーブリックをドキュメント間で一貫して適用します。

サポートされている入力と出力

エージェントでは、次の入力と出力がサポートされています。

• サポートされているファイルの種類: Word (.docx) と PDF (.pdf)
• 入力スコープ: 複数のファイルを含む単一のファイルまたはフォルダー
• 出力:
  • Copilot 会話で生成された概要
  • メールで配信される下書きの概要ドキュメント

推論にエージェントを使用する

エージェントを微調整する前に、サンプル プロンプトで推論を実行してテストします。 プロンプトは、1 つ以上の入力ファイルを参照する必要があります。

プロンプトの例:

EarningsStatement2024.docx と EarningsStatement2025.docx に基づいて、主要な利益要因と成長領域を要約します。

サポートされているプロンプト パターン

Document Summary エージェント テンプレートでは、1 つのファイルと複数のファイル プロンプト パターンがサポートされています。

• 単一ファイル: ProjectStatus.docx に基づいてリーダーシップ レビューの重要なハイライトとローライトを要約します。

• 複数のファイル: TeamA_Status.docx、TeamB_Status.docx、TeamC_Status.docx に基づいてプロジェクト のリスクを要約します。

チューニングする理由

チームごとに、さまざまな結果に合わせて最適化するサマリーが必要です。 たとえば、エグゼクティブは簡潔な意思決定準備完了の概要を必要とし、法務チームは正確なリスクに焦点を当てた概要を必要とし、プロジェクト マネージャーはアクション指向の要約を必要とする場合があります。 チューニングは、エージェントがシナリオに最も重要な詳細を学習し、それらの優先順位を一貫して適用するのに役立ちます。

エージェントは 2 つの段階で調整できます。 シナリオに基づいて適切なステージを選択します。

• コンテキストの調整: モデル トレーニングなしで、永続的な目標、ルーブリック、要約に対する期待を定義します。
• モデルのチューニング:organizationのデータを使用して、関連性と一貫性をさらに向上させます。

チューナブル エージェントは目標ベースの評価をサポートしているため、一般的な品質スコアではなく、organizationの要約の優先順位に合わせたメトリックを使用して成功を測定できます。

前提条件

ドキュメントの概要では、目標とルーブリックベースのトレーニング アプローチを使用します。 他のチューニング レシピとは異なり、理想的な出力例を事前に提供する必要はありません。

コンテキストのチューニングを開始する前に、次の項目を準備します。

1. 高品質の概要の外観を示す明確な目標。
2. 目的、対象ユーザー、長さ、トーン、フォーカス セクションなどのコンテキスト入力。
3. 要約するドキュメントを表すサンプル入力ファイル。
4. 明確な質問と評価メトリックをレビューして絞り込むプロセス。

コンテキストのチューニング

コンテキスト チューニングを使用すると、ランタイム プロンプトに関係なく、エージェントの既定の動作を設定できます。

目標とタスクを定義する

まず、概要作成の目標を定義します。 これらの目標は、エージェントの役割、優先順位、および品質の期待について説明します。

次の例は、目標を示しています。

• あなたは Contoso のエキスパート プロジェクト マネージャーです。 主要なリスクと軽減策に関心を持つ多忙な閲覧者に対して、目的に基づく対象ユーザーに適した概要を作成します。

必要に応じて、次のようなルーブリックとして機能する ガイドライン を含めることができます。

• すべてのユーザーの指示に従います。
• 要約の記載された目的を考慮してください。
• 指定した対象ユーザーにコンテンツを適応させます。
• 要求されたトーン (ニュートラルやリーガルなど) と一致します。
• おおよその長さの要件に準拠します。
• 指定したセクションを含めるか除外します。
• ユーザーの指示の完全な意図を反映します。

ビジネス カテゴリの選択

1 つ以上のビジネス カテゴリまたは業界 (プロジェクト管理、法務、人事など) を指定します。 これらのカテゴリは、システムが目標とコンテキストをより適切に解釈するのに役立ちます。

サンプル入力ファイルをアップロードする

このエージェントの一般的な入力を表す 1 つ以上のファイルをアップロードします。 システムはこれらのファイルを使用して、チューニング中の評価をシミュレートします。 この段階では、サンプルの概要を提供する必要はありません。

明確な質問を確認する

システムは、目標と入力に基づいて明確な質問を生成します。 これらの質問を確認して編集し、エージェントが実行するタスクと一致していることを確認します。

メトリックを確認する

エージェントのパフォーマンスを評価するために使用されるメトリックを確認します。 システムは、サンプル入力を使用してベンチマークを生成し、出力品質を見積もります。

実際の成功基準をより適切に反映するために、メトリックを追加、削除、または編集します。

コンテキストのチューニングを完了する

評価が完了すると、電子メール通知が届きます。 メトリックが期待に応える場合は、エージェントを発行するか、モデルのチューニングに進んで結果をさらに向上させることができます。

モデルの調整

[モデルの調整] は、ドキュメント概要エージェント テンプレートの最も高度なカスタマイズ オプションです。 エージェントは、organizationのデータを使用して基になるモデルを微調整し、優先順位を付ける情報、対象ユーザーと目的に合わせてサマリーを調整する方法、およびドキュメント間でより一貫して集計ルーブリックを適用する方法を学習できるようにします。

次の場合は、モデルのチューニングを使用します。

• 複雑なドキュメントまたは高い懸念のあるドキュメント間でより一貫性のある要約品質が必要です。
• シナリオは、チューニング コンテキストだけでは確実に実現できない微妙な優先順位付けに依存します。
• エージェントは、organizationの代表的な高品質な要約結果から学習する必要があります。
• シナリオに適した十分な高品質のトレーニング データがあります。

必須データ

モデルのチューニングを使用するには、少なくとも 20 個の高品質なサンプル出力ファイル (それぞれ少なくとも 1 ページ長) を含むフォルダーを準備します。これは、シナリオに最適な概要を表します。

• 個々のファイルではなくフォルダーを選択します。
• サポートされているファイルの種類には、Word (.docx) と PDF (.pdf) があります。
• より大きく、より代表的なデータセットを使用すると、通常、モデルチューニングの結果が向上します。
• 実行時に予想されるのと同じ対象ユーザー、目的、トーン、ドキュメントの種類を反映した例を使用します。

モデル調整エージェントで実行できること

モデル調整エージェントでは、次のことができます。

• organizationの優先順位とルーブリックをより一貫して反映するサマリーを生成します。
• 代表的な例で最も重要な詳細を学習することで、関連性を向上させます。
• チームで使用される一般的な対象ユーザーと目的の組み合わせに対して、概要をより適切に調整します。
• organization全体で共有できる再利用可能な調整された概要作成エクスペリエンスを提供します。

ドキュメント概要エージェントでモデルのチューニングを使用する

ドキュメントの概要エージェントでモデルのチューニングを使用するには:

1. エージェントのチューニング: ドキュメント概要エージェント テンプレートから作成した特殊なドキュメント概要エージェントで [エージェントの チューニング ] を選択し、[ モデルの調整] オプションに移動します。
2. 推奨される出力を指定します。 エージェントが学習する要約品質の種類を表す、少なくとも 20 個の高品質の理想的なサマリー出力 (それぞれ少なくとも 1 ページ長) を含むフォルダーを選択します。
3. アクセスを確認する:微調整されたエージェントの使用を許可するユーザーに基づいて、1 つ以上のMicrosoft Entraセキュリティ グループを選択するか、自分へのアクセスを制限します。
4. 微調整を開始します。 製品内の手順に従って、微調整を開始します。 既存のエージェントを引き続き使用している間、チューニング プロセスは非同期的に実行されます。
5. 評価メトリックを確認し、公開することを決定します。 微調整が完了したら、更新された評価メトリックを確認し、前のステージと結果を比較し、結果が期待に合う場合は調整されたモデルを公開します。

モデル調整エージェントを使用する

モデル調整エージェントを使用するには:

• チューニングされたエージェントとチャットし、サポートされている 1 つ以上の入力ファイルを提供します。
• チューニングされたモデルにはトレーニング中に学習された動作が既に反映されているため、すべてのプロンプトで同じ概要作成の優先順位を変更する必要はありません。
• エージェントは引き続きランタイムの指示に従うことができますが、既定の動作はトレーニング済みの要約パターンと評価の目標によって形成されます。
• 評価結果を確認し、より広範に使用する準備ができたら、チューニングされたモデルを公開できます。

モデル調整エージェントの制限事項

モデル調整エージェントには、次の制限があります。

• モデルチューニングのために個々のファイルを選択することはできません。代わりにフォルダーを指定します。
• モデル調整エージェントは、提供する例の品質と代表性によって異なります。
• Wordおよび PDF ファイルの種類のみがサポートされています。
• 広範な用途に合わせて調整されたモデルを公開する前に、評価結果を確認する必要があります。

調整可能なエージェントの評価

チューニングの各段階で、集計品質に対するorganizationの期待に基づいて、カスタマイズされた条件でエージェントを評価できます。

• 目標： エージェントの要約タスクと優先順位を定義します。
• サンプル ファイル: 評価のための代表的な入力ドキュメントを提供します。
• 質問の明確化: 評価シナリオを形成する生成された質問を確認して絞り込みます。
• メトリック： 品質の測定に使用する評価基準を追加、削除、または編集します。
• 評価結果: スコアと分析情報を確認して、エージェントを発行する準備ができているか、さらに絞り込みを必要とするかを判断します。

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